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缓存的数据一致性
只要使用到缓存，无论是本地内存做缓存还是使用 redis 做缓存，那么就会存在数据同步的问题。
先读缓存数据，缓存数据有，则立即返回结果；如果没有数据，则从数据库读数据，并且把读到的数据同步到缓存里，提供下次读请求返回数据。
这样能有效减轻数据库压力，但是如果修改删除数据，因为缓存无法感知到数据在数据库的修改。这样就会造成数据库中的数据与缓存中数据不一致的问题
更新缓存类
1、先更新缓存，再更新 DB
这个方案我们一般不考虑。原因是更新缓存成功，更新数据库出现异常了，导致缓存数据与数据库数据完全不一致，而且很难察觉，因为缓存中的数据一直都存在。
2. 先更新 DB，再更新缓存
这个方案也我们一般不考虑，原因跟第一个一样，数据库更新成功了，缓存更新失败，同样会出现数据不一致问题。
删除缓存类
3、先删除缓存，后更新 DB。该方案会读取到脏数据同时会 有击穿风险
4、先更新 DB，后删除缓存
读的时候，先读缓存，缓存没有的话，就读数据库，然后取出数据后放入缓存，同时返回响应。更新的时候，先更新数据库，然后再删除缓存。这种情况不存在并发问题么？（脏数据问题）
假设这会有两个请求，一个请求 A 做查询操作，一个请求 B 做
更新操作，那么会有如下情形产生
（1）缓存刚好失效
（2）请求 A 查询数据库，得一个旧值
（3）请求 B 将新值写入数据库
（4）请求 B 删除缓存
（5）请求 A 将查到的旧值写入缓存
如果发生上述情况，确实是会发生脏数据。然而，发生这种情况的概率不高（写操作比读操作执行效率要快）
这一情形很难出现。但一定要解决这种并发问题怎么办？
首先，给缓存设有效时间是一种方案。
其次，采用异步延时删除策略。
但是，更新数据库成功了，但是在删除缓存的阶段出错了没有删除成功怎么办？这个问题，在删除缓存类的方案都是存在的，那么此时再读取缓存的时候每次都是错误的数据了。
此时解决方案有两个，一是就是利用消息队列进行删除的补偿。具体的业务逻辑用语言描述如下：
（更新成功后删除失败，向mq队列中发送一条消息，消费者进行删除redis的key）
1、请求 A 先对数据库进行更新操作
2、在对 Redis 进行删除操作的时候发现报错，删除失败
3、此时将 Redis 的 key 作为消息体发送到消息队列中
4、系统接收到消息队列发送的消息后
5、再次对 Redis 进行删除操作
但是这个方案会有一个缺点就是会对业务代码造成大量的侵入，深深的耦合在一起，所以这时会有一个更好的优化方案，对 Mysql 数据库更新操作后再 binlog 日志中我们都能够找到相应的操作，那么可以订阅 Mysql 数据库的 binlog 日志对缓存进行操作。
说到底就是通过数据库的 binlog 来异步淘汰 key，利用工具(canal)将 binlog日志采集发送到 MQ 中，然后通过 ACK 机制确认处理删除缓存。
先更新 DB，后删除缓存，这种方式，被称为 Cache Aside Pattern，属于缓存更新的设计模式之一。
缓存一致性如果追求强一致，要么串行化，要么使用分布式读写锁，要么通过 2PC 或是 Paxos 协议保证一致性，要么就是拼命的降低并发时脏数据的概率